예측 프로파일러에서 Y의 역변환안녕,
DOE 모델에 적합하도록 Y 데이터를 변환한 후, 변환된 Y 대신 실제 예측된 Y를 Y축에 표시하는 예측 프로파일러를 어떻게 생성할 수 있을까요? 해석의 편의를 위해 역변환을 수행하고 싶습니다.
감사합니다,
사라
실험 설계Re: 예측 프로파일러에서 Y의 역변환안녕하세요 @사라A ,
변환된 Y의 예측을 적합 모델에 저장한 다음 데이터 테이블에 새 열을 만들고 저장된 예측 공식을 원래 Y로 변환하는 공식을 다시 추가할 수 있습니다. 그런 다음 이 열을 프로파일러(그래프>프로파일러)에서 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.
감사해요,
벤
Re: 예측 프로파일러에서 Y의 역변환안녕하세요 벤,
이 방법을 시도해 보았지만, 역변환된 데이터로 프로파일러를 생성하려고 하면 원래 모델의 요인이 포함되지 않습니다. X축에는 예측된 Y축, Y축에는 역변환된 예측된 Y축만 표시됩니다.
Re: 예측 프로파일러에서 Y의 역변환안녕하세요 @사라A ,
죄송합니다. 두 열을 모두 가져오면 Profiler에 나와야 합니다.
프로파일러 옵션에 두 수식 열을 모두 넣으면 두 열의 관계가 표시되어야 합니다.
Re: 예측 프로파일러에서 Y의 역변환안녕하세요 벤,
문제는 역변환된 열만 선택하면 다음과 같은 결과가 나온다는 것입니다.
이 프로파일러는 필요 없습니다. Y축에는 역변환된 데이터를, X축에는 제 요인(원래 모델에는 5개가 있습니다)을 배치하고 싶습니다. 이렇게요.
역변환된 열을 사용할 때 프로파일러가 이러한 요소를 표시하지 않는 이유를 모르겠습니다.
Re: 예측 프로파일러에서 Y의 역변환안녕,
해결 방법을 찾았어요. 고맙습니다!
Re: 예측 프로파일러에서 Y의 역변환안녕하세요 @사라A ,
모델에서 찾은 예측 공식 열 Y를 기반으로 Y의 역변환된 공식 열이 있는 경우, Y의 이 역변환된 공식 열을 선택하고 프로파일러에서 "중간 공식 확장"을 선택하면 요인에 따라 원래 예측된 Y만 표시됩니다(변환된 Y에는 영향을 받지 않음).
이것이 비슷한 문제에 직면한 다른 사용자에게 도움이 되기를 바랍니다.
